|
|
Absolute deviation, 绝对离差
/ s9 B8 E1 a( O2 f* IAbsolute number, 绝对数1 l" i( s, c! I% \
Absolute residuals, 绝对残差
& B/ `& i7 t. K5 CAcceleration array, 加速度立体阵7 f3 l; d: _. o! t# [
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度3 P+ s: h' u% p; \- @4 }& g/ U' K
Acceleration normal, 法向加速度 u1 z; L+ T0 o2 j: S4 }4 P
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
, O, a2 `; S' N/ P- L9 K* |! \8 ]Acceleration tangential, 切向加速度; y3 s5 Z; B% L( B$ B/ ^. V
Acceleration vector, 加速度向量
5 }) d$ c! T) T9 L0 {& h5 KAcceptable hypothesis, 可接受假设: h+ {6 s. c3 ^( E
Accumulation, 累积
! Y2 d, \. z! tAccuracy, 准确度
% F+ W; {1 b2 T4 o6 X# ]" i5 tActual frequency, 实际频数, M8 r: i, d$ j3 D1 W1 t/ w4 [- ~9 s
Adaptive estimator, 自适应估计量
: B# ]0 F( R/ x3 ZAddition, 相加+ p; j# C! l p7 n3 o* q. H( o
Addition theorem, 加法定理
1 s: ?; b: B8 v% \+ sAdditivity, 可加性2 ~1 x% B, D9 ]4 p) ?
Adjusted rate, 调整率
. h. D N% w4 ?+ `1 QAdjusted value, 校正值
, Z$ v$ w9 |( M' [5 e7 O+ [. zAdmissible error, 容许误差* Y3 g5 j* J' r% `
Aggregation, 聚集性9 k& @8 v7 @- v5 A( r% @9 z
Alternative hypothesis, 备择假设
; L1 h. K' h$ \# w( z( P- }Among groups, 组间" H6 T' y( U' ]9 A3 | z5 i
Amounts, 总量* P$ {- ~7 t0 o6 i. E/ ?8 |7 j+ C
Analysis of correlation, 相关分析
A: |: D3 ?+ i z$ wAnalysis of covariance, 协方差分析
7 `9 f D+ l, l; J! Q' MAnalysis of regression, 回归分析! T. f3 J5 Y+ E4 L: u) n
Analysis of time series, 时间序列分析
* C) V6 b( F) E4 V2 f/ ZAnalysis of variance, 方差分析$ {5 f- b/ S1 q( b
Angular transformation, 角转换
( _# F+ [1 _; V0 ]- i# zANOVA （analysis of variance）, 方差分析
" e" b2 [, m- \5 Z9 [0 \& {6 ]ANOVA Models, 方差分析模型
6 U) f) l. y( ^+ o2 L7 hArcing, 弧/弧旋
2 ]- L7 T' N; ~2 M% q, c7 @Arcsine transformation, 反正弦变换
( O; t+ r% D, ~Area under the curve, 曲线面积7 C/ j* s$ G2 r; o3 J' W# n; l
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 , Y& d( K5 t! b& i$ `4 i
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
5 ^/ B$ L) ^8 w) lArithmetic grid paper, 算术格纸; u& I1 N% z5 V' p% \/ g
Arithmetic mean, 算术平均数
9 W% }& u0 c& C" ^Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系 O2 n9 p$ u4 {/ W
Assessing fit, 拟合的评估' M4 X3 B9 R- {; z3 k# {' \
Associative laws, 结合律
5 \7 E# o' |" r& E3 h7 eAsymmetric distribution, 非对称分布5 m: }2 b, I3 Q6 Z! s& X
Asymptotic bias, 渐近偏倚
: a4 y6 Y' W1 \2 O1 qAsymptotic efficiency, 渐近效率
, Y [# G* t! ?# J1 o2 N' V. tAsymptotic variance, 渐近方差: |) I) y# A4 {, S# n
Attributable risk, 归因危险度: A/ o0 h; b) ?' x5 s: T
Attribute data, 属性资料
2 Y: @8 H3 y9 } W8 ~- jAttribution, 属性
" W1 ?- D( U9 L7 SAutocorrelation, 自相关& l* K9 z+ M, Z( h: h
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
/ ^# u: F. ]7 Z+ x# O- xAverage, 平均数
' K3 V+ h3 @/ d# z# G' @Average confidence interval length, 平均置信区间长度, d) G; N# W$ n1 L. {0 T# P
Average growth rate, 平均增长率
, D! s9 J2 g# U- M& t4 |/ }8 f3 O2 gBar chart, 条形图3 J% ~1 b$ `( O3 {9 Q; G
Bar graph, 条形图
6 g' N Z7 o6 pBase period, 基期
/ z- r- _ I7 V' s$ ^Bayes' theorem , Bayes定理' O" @0 \" J! T" P( ^8 H% s2 i7 h* E
Bell-shaped curve, 钟形曲线' Q; M* l, @/ W+ B/ [
Bernoulli distribution, 伯努力分布
- p1 W5 P: W4 I% x6 G/ |' nBest-trim estimator, 最好切尾估计量
$ y2 O/ h6 c0 s; W: v& UBias, 偏性7 f6 D0 b& P* j6 T- c9 L6 d
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
9 U0 e X1 S% ?8 M3 ZBinomial distribution, 二项分布1 c1 b% F, [" p
Bisquare, 双平方& E+ I$ d7 {) F' E& X+ p$ y
Bivariate Correlate, 二变量相关
; H; E: y6 K% c1 D3 C7 s& FBivariate normal distribution, 双变量正态分布
" h; X. ]* H& A0 zBivariate normal population, 双变量正态总体
( U j& Z; u3 ~, ?9 D/ k, CBiweight interval, 双权区间
+ s4 e) ~+ o- b9 u; c: U5 UBiweight M-estimator, 双权M估计量
( j, ] o1 W* F$ b5 j9 L- XBlock, 区组/配伍组
' b2 l2 U! H; o( q% c. h9 V: ^BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
) E! p) G* S7 dBoxplots, 箱线图/箱尾图
0 }! q9 H, f2 G8 j4 V. L I/ YBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点
0 K: b; L2 i; v! zCanonical correlation, 典型相关. h/ V; H. k$ {* b
Caption, 纵标目3 ?( U# C9 S5 w( ^: ~! z
Case-control study, 病例对照研究
- K# @" ]# y1 J" m0 j$ }0 TCategorical variable, 分类变量, i1 q& S4 V2 v2 N* q' F$ T
Catenary, 悬链线8 G: a) J! z/ J8 v* i5 r
Cauchy distribution, 柯西分布. o5 G& {3 A, \5 }, A9 E) D
Cause-and-effect relationship, 因果关系
& O+ I& ^0 N5 ^* d# t: gCell, 单元1 f: z; y1 P' U8 w4 o2 E; g) Z
Censoring, 终检# R) o" k: l. P$ C% o
Center of symmetry, 对称中心
, o, n9 j2 U7 |( g& nCentering and scaling, 中心化和定标' E1 s% t4 t7 G
Central tendency, 集中趋势( e& J( [% x$ e( a; A
Central value, 中心值
9 G4 f8 ^$ W5 v& ACHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测/ t8 S4 b- x. M/ g- ~
Chance, 机遇
/ y0 j( T# J" n8 x. ]Chance error, 随机误差5 Z! l0 U* G5 ?. A5 I
Chance variable, 随机变量
2 Q4 a5 l3 J, v" `! fCharacteristic equation, 特征方程. t* G0 b9 p: L& s
Characteristic root, 特征根3 x( `+ Y+ ?0 R f9 I
Characteristic vector, 特征向量
! M6 }/ P* g" Q7 MChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则# X. i5 O( M/ }+ [% f& P9 s
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图' y2 _8 K8 |7 l3 ]% I5 J
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验0 r$ n3 H+ K3 P0 a
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
# D2 U2 X6 ^# nCircle chart, 圆图 ; ^/ ?8 U7 e4 _) g' H6 M
Class interval, 组距
5 o# D, A' C! }0 XClass mid-value, 组中值' T" s, ~" l4 l( u9 g8 z* {# i
Class upper limit, 组上限
' I+ J% L( `* S) x+ }& D3 `Classified variable, 分类变量' _+ E) x; a m) p2 P
Cluster analysis, 聚类分析
0 K$ y( Y+ X4 o1 U7 H8 C- uCluster sampling, 整群抽样
% Q& x6 m) N( QCode, 代码
% _0 W3 I8 i l' Y, \9 ~1 {Coded data, 编码数据, ` l+ }4 _+ y
Coding, 编码
( N3 b' f9 Q Q. X, I$ j( ~Coefficient of contingency, 列联系数6 _9 u6 D; o2 N
Coefficient of determination, 决定系数% J, K2 K4 B$ F V# i% Q3 I, s& }
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数9 C6 k5 A! v! F6 y/ X2 a& o# p
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
5 j: }8 g3 S0 w/ e5 P* B1 ECoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
0 h" L" l: { x1 O$ ` b! jCoefficient of rank correlation, 等级相关系数% |, [: u+ F' f( G3 R `: D% v
Coefficient of regression, 回归系数. Z( {" q/ [- J1 ^1 u; M+ O
Coefficient of skewness, 偏度系数
# k. l2 q' o0 L" R& i3 }: P% zCoefficient of variation, 变异系数: K& d. R. N* @$ Z
Cohort study, 队列研究& B# P5 z5 {. Y# v c! ]2 D
Column, 列% k; ~- T- g# O
Column effect, 列效应
+ `' k7 s9 c1 v3 g/ S# E5 O( KColumn factor, 列因素7 k) `0 p' z8 x; I1 x
Combination pool, 合并
B+ Z0 \( c$ m$ {Combinative table, 组合表% J+ D5 y' b, E( T4 }* w$ @" D
Common factor, 共性因子
! ^8 I( [: C" i( Q: {6 ZCommon regression coefficient, 公共回归系数; S: q, x5 j8 q) @3 ?
Common value, 共同值* F- K r- ^ e9 H' F0 ~
Common variance, 公共方差
6 B* E5 ~, v; q% Y! P7 v9 ]: i1 _Common variation, 公共变异
; t' p/ z( y. JCommunality variance, 共性方差, D& C% W! K. j7 x- r p
Comparability, 可比性- l5 O$ U9 A, M/ b6 n) q( x3 A9 z
Comparison of bathes, 批比较$ H9 w/ @5 t3 w$ F" I
Comparison value, 比较值
. Q: u, x. N- a7 C4 HCompartment model, 分部模型! \" E9 T# L2 h, @6 l1 S' ^
Compassion, 伸缩/ b( O" D$ t* M
Complement of an event, 补事件
) q% C* Y: J, L% S ?' tComplete association, 完全正相关" }6 N. {! a! @' b8 ]
Complete dissociation, 完全不相关) U8 S/ n/ Y8 S T" ]6 a
Complete statistics, 完备统计量* }9 |# p( B: F3 r% F$ |+ i# Z( A( F: W
Completely randomized design, 完全随机化设计
9 P1 b) h# D7 H# \/ b9 } ?1 hComposite event, 联合事件' n/ |7 j5 [' v4 ~! I8 N8 f- ?0 O
Composite events, 复合事件
2 [2 U1 K. t G4 aConcavity, 凹性
U2 n2 z9 K& i+ k5 V6 I3 K$ oConditional expectation, 条件期望
5 R7 U4 }+ C$ z/ |4 qConditional likelihood, 条件似然# _2 s: a, L6 ^3 |5 c. f
Conditional probability, 条件概率
3 g* W' Y3 n! H A9 r0 i8 PConditionally linear, 依条件线性
+ `( X" }2 O% ]# W* bConfidence interval, 置信区间 S; a, z0 M# w9 K' U# N, d# K
Confidence limit, 置信限5 a( _" z" k6 T ~
Confidence lower limit, 置信下限! w/ H5 O! \; G* B
Confidence upper limit, 置信上限
9 O) ?$ E; d3 {( m( t3 T- wConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析; G* ^, o3 c- V0 B) ]2 u, s
Confirmatory research, 证实性实验研究
1 ]) r- E$ m$ |7 T0 VConfounding factor, 混杂因素- y. J- A/ M* F' x1 I
Conjoint, 联合分析3 n7 C' Q* p9 f1 F7 I0 z/ p
Consistency, 相合性 y0 D$ Q% g: X' q9 U; J; U
Consistency check, 一致性检验- j5 x& O( q/ q4 Z/ [7 Q
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
& p4 P+ Z9 M( x# d9 u8 Q. n" h) rConsistent estimate, 相合估计
1 K7 X9 S* Q: X$ w; b0 Z/ \Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
. o0 U2 p# V' x1 l, W2 [+ o( d# BConstraint, 约束
- z: {2 e) V! c, P1 M; D1 d0 mContaminated distribution, 污染分布. I8 V$ i! i5 N. A
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布* Y8 P8 V; B7 C0 f" E ^
Contaminated normal distribution, 污染正态分布" X2 i3 T7 Q2 Z1 R
Contamination, 污染
: x8 x4 Q% }6 ]) ~Contamination model, 污染模型
$ W6 [ V5 C& R$ q5 A, [. a, mContingency table, 列联表/ T% t% Z/ J* C
Contour, 边界线" ~, ]6 ~0 z& ]( K2 T& R' c% V
Contribution rate, 贡献率
* u& X; n4 N0 q) OControl, 对照
, i# u; E! W8 W7 h) a) |6 g" xControlled experiments, 对照实验2 m( g2 \! F J% ^; N% H8 W/ y) s
Conventional depth, 常规深度
& F' P7 w8 ]# A1 Y! iConvolution, 卷积
6 A; O& P2 s7 v$ T* C( |4 S5 v9 fCorrected factor, 校正因子4 J' u* x. F! M: B. m
Corrected mean, 校正均值
% s$ a' D3 O& A2 F+ mCorrection coefficient, 校正系数
/ X: L9 Q7 c/ ?2 e, i. ^! b* V* gCorrectness, 正确性+ H% S: W/ V. c# _
Correlation coefficient, 相关系数! Q* W% i) @; x9 b! t
Correlation index, 相关指数
( [. p) g- V% L1 K/ Z; [& s: [* _Correspondence, 对应9 \* j( ], \" n% I
Counting, 计数
6 T- }7 \: r' j1 uCounts, 计数/频数1 ]+ S. s* _$ I: a/ Z. s( v- N# v
Covariance, 协方差
2 b: }5 f5 @2 N9 o ACovariant, 共变 % f$ m3 s* {" G: w! m0 ]& C4 j6 S! K
Cox Regression, Cox回归8 E' c& ?, ^* b- d, G7 T
Criteria for fitting, 拟合准则/ ~6 P% ]# @- {' J8 {
Criteria of least squares, 最小二乘准则
( ^1 u9 D( x, g) | i( dCritical ratio, 临界比3 B9 r& T( v1 o* f# Z8 l
Critical region, 拒绝域
4 J4 ^* _8 D8 Q& NCritical value, 临界值# e9 N: }8 E: w4 N: D$ A' R
Cross-over design, 交叉设计8 ~, G( @! s4 a
Cross-section analysis, 横断面分析
( b. Y5 F7 F/ h& QCross-section survey, 横断面调查
$ f2 w5 R q( O7 e) A xCrosstabs , 交叉表
/ k1 K' [' M v0 m5 cCross-tabulation table, 复合表
" W: |% F& B) `7 x H$ CCube root, 立方根9 f3 c* ^9 {" a; p! l$ |
Cumulative distribution function, 分布函数) q3 n1 o. A7 [, P/ [4 u
Cumulative probability, 累计概率
9 |6 H( K" d- J( \5 ACurvature, 曲率/弯曲: W/ S! }: k# J. p! q b# V
Curvature, 曲率" Z' D+ Y. k9 g8 z
Curve fit , 曲线拟和
/ ]2 q7 H3 O7 p8 j' sCurve fitting, 曲线拟合- W9 t1 j8 g' t6 x) d/ p3 T
Curvilinear regression, 曲线回归
- B( ~/ l6 u+ L4 `Curvilinear relation, 曲线关系- f2 b9 F: h3 d4 N! U# ]
Cut-and-try method, 尝试法
& Y3 r" o; U; N/ _Cycle, 周期
# @) `& o; A( F2 sCyclist, 周期性2 q/ n) _) U3 D! y! U4 V) a
D test, D检验
, a& P" T1 q4 X( O+ mData acquisition, 资料收集5 X- q3 _ V' S, p
Data bank, 数据库* {! l k3 P1 G0 S9 Q3 O
Data capacity, 数据容量3 W( s3 i3 L+ J+ V- s
Data deficiencies, 数据缺乏
+ R& N+ l z8 o; Q( x8 u9 vData handling, 数据处理5 \' w- N2 X+ C9 b a
Data manipulation, 数据处理
) t- J- C3 [( fData processing, 数据处理1 p) s) E6 @0 a3 S$ k
Data reduction, 数据缩减 s4 f6 `9 a- ]- d4 b, a$ C
Data set, 数据集
9 S( l" Q/ w3 L+ M9 ~" m7 E8 P0 [Data sources, 数据来源
$ k* {& c$ u2 B' @- E( \. rData transformation, 数据变换
2 x) V$ }0 @4 ]4 }Data validity, 数据有效性3 Z5 C9 S; S$ i! v* Q
Data-in, 数据输入
* I6 L8 `' S, h. \Data-out, 数据输出
6 E: M1 [9 e' i: r/ G2 b- gDead time, 停滞期+ T3 @, }3 f2 L& y9 L2 h& Z$ r
Degree of freedom, 自由度
, e( g. K0 A8 D4 O8 qDegree of precision, 精密度
) @' r3 S' s- T% h: p- NDegree of reliability, 可靠性程度
) ~% K# y3 Z; FDegression, 递减
1 \: }+ _: }- [0 ~Density function, 密度函数% M2 t' b+ Q$ f- H& \5 H7 C
Density of data points, 数据点的密度
. f4 v d& S% T! a* w, [8 mDependent variable, 应变量/依变量/因变量5 j8 v. w0 \. A' S! |
Dependent variable, 因变量
3 L% X$ _6 M2 gDepth, 深度3 V1 N( l5 p' ] E( |2 |
Derivative matrix, 导数矩阵8 b5 j- y$ R8 l$ z2 I5 e& n f/ I5 Z
Derivative-free methods, 无导数方法, c1 W& t' _* F, b, ?$ |8 h' p
Design, 设计
, f9 J- H1 b0 j" {& hDeterminacy, 确定性
8 J# L" p4 h+ M& P, d8 PDeterminant, 行列式9 l I6 q6 @1 a& J& z! U/ A
Determinant, 决定因素
) L% Z& \, h/ v, o8 L }Deviation, 离差9 P+ i! Z) q3 E; \( U
Deviation from average, 离均差
( y' t7 z8 W/ j [/ ~4 w* WDiagnostic plot, 诊断图
6 L: o/ z K* x% L& ?$ G0 f) SDichotomous variable, 二分变量( d/ I) d, A% [6 i: ~
Differential equation, 微分方程6 p( R/ c. P% z
Direct standardization, 直接标准化法
$ f/ M1 e& {0 R8 PDiscrete variable, 离散型变量( L* G) s* r2 h" k4 u
DISCRIMINANT, 判断
5 c0 I; [6 `( `( P, f1 M* jDiscriminant analysis, 判别分析5 n- F# I9 Q! v" t; i. e1 r
Discriminant coefficient, 判别系数
6 D9 l, k- {7 s2 b( J# D; H+ FDiscriminant function, 判别值
7 o2 ^2 ?7 a" xDispersion, 散布/分散度5 W) e/ R) ^4 r
Disproportional, 不成比例的3 u! `! C0 o: g) C1 _8 T
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量4 Q3 c8 @$ g+ ]$ j2 I7 p* f
Distribution free, 分布无关性/免分布
0 t9 Y6 Z& T6 L, {; Q% t8 XDistribution shape, 分布形状, q" T, w" v: j' e
Distribution-free method, 任意分布法) C' O s* ~8 L" j' S" o
Distributive laws, 分配律
+ I& Y* ]$ i7 v2 rDisturbance, 随机扰动项
7 F# A3 G5 W i4 a) {Dose response curve, 剂量反应曲线
+ X3 N; h- e1 b7 \0 FDouble blind method, 双盲法" h4 ~$ H/ Q4 e: e
Double blind trial, 双盲试验
! C+ e; w6 p* \: ~# }8 f$ U! gDouble exponential distribution, 双指数分布. c' c0 @9 _& k% ^4 C- m0 B
Double logarithmic, 双对数
2 P: l/ r/ Y8 qDownward rank, 降秩' B" y$ B' m0 Z" \5 |9 b( l
Dual-space plot, 对偶空间图
3 d l) q" @1 s, gDUD, 无导数方法
! ]# C ^+ \4 N7 A; {6 v/ L5 mDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法- P2 l1 s/ j3 ~# P/ R/ _
Effect, 实验效应" _2 Q" ?6 Y) h6 \. L* k5 B E
Eigenvalue, 特征值
' ~/ P# W8 ?% `% J" ^Eigenvector, 特征向量
q( x8 h: S# ]1 M {& w8 zEllipse, 椭圆+ A, v; v6 W2 a5 ?, z n+ d
Empirical distribution, 经验分布
1 b% a" z o+ G( S5 A. gEmpirical probability, 经验概率单位$ w+ w: u8 p" j/ R4 `8 Q$ u
Enumeration data, 计数资料
2 p6 j5 m, A& i6 F. \% t# @Equal sun-class number, 相等次级组含量
( l, m$ {2 B4 e' z* R* cEqually likely, 等可能
( c E3 }$ T, Q$ K! B9 Q7 g$ nEquivariance, 同变性" d- \" r, s8 `! a0 F6 d+ n$ K" j
Error, 误差/错误
8 y# |, F; B& t5 vError of estimate, 估计误差
6 S4 J2 H; T& E5 e6 N QError type I, 第一类错误" ~( `0 @- C3 w4 S% q; P- u! }7 ^9 u
Error type II, 第二类错误0 R. H9 [; f: w) u2 f: \: p
Estimand, 被估量- v" e3 m5 S/ X% _& k3 n- I! g, O
Estimated error mean squares, 估计误差均方
+ A8 B# r% t1 p6 v+ s& NEstimated error sum of squares, 估计误差平方和
, ~: K) o5 N+ o5 ]$ ]% N9 W2 JEuclidean distance, 欧式距离6 Y# I' R6 Q! Y6 s
Event, 事件
0 ?8 }$ s$ r! b- z6 `6 k7 EEvent, 事件- d7 q0 g' r9 r- ^& G: q
Exceptional data point, 异常数据点7 y3 }; y) J6 b( a6 S/ {7 Q
Expectation plane, 期望平面
- d- q8 J! R H9 ]Expectation surface, 期望曲面9 S3 `+ c0 ~: D9 @+ ]( u4 A
Expected values, 期望值
+ K1 d2 j1 g( {# BExperiment, 实验: h2 B! g% S; U
Experimental sampling, 试验抽样
' H: q+ e3 I; h! M* CExperimental unit, 试验单位
0 i4 t3 g8 \% ~9 M# qExplanatory variable, 说明变量
1 ~! { ]/ ]0 g+ G7 W$ x. hExploratory data analysis, 探索性数据分析
% I! b# z- I7 t& V1 _+ n+ xExplore Summarize, 探索-摘要3 c* j% C7 P: b$ U8 |) @& s
Exponential curve, 指数曲线- _: T' [9 T! a5 K+ Z J* [7 k8 c6 x
Exponential growth, 指数式增长
( B' `) w' h! _3 F1 y& Z% g1 VEXSMOOTH, 指数平滑方法
5 G) Y8 [, e* JExtended fit, 扩充拟合
$ y- r9 H$ d, T1 ~! e$ u, SExtra parameter, 附加参数0 }% R* h1 s. C- P' t6 M
Extrapolation, 外推法
* g. X8 I; }6 C; \1 ] K3 eExtreme observation, 末端观测值) q; w+ [% Q( l
Extremes, 极端值/极值
% L- J0 G- E- VF distribution, F分布
* ^& h( w0 Y3 j" dF test, F检验% I4 M/ `$ W' B% Z6 u% n; }9 z
Factor, 因素/因子9 @3 |6 T/ ^6 e- Q, w4 Q
Factor analysis, 因子分析
4 E& V3 ?8 g3 T; |1 x' R% JFactor Analysis, 因子分析( u4 t$ |* T, `- v, ^) ]2 [5 c( H
Factor score, 因子得分 ) T4 ~, T9 J/ a5 C& y
Factorial, 阶乘
* h7 A! x8 f+ k- I3 [% D( kFactorial design, 析因试验设计+ t5 m" s/ p) Z8 R$ U
False negative, 假阴性9 Z; t* i- L! M2 X: H
False negative error, 假阴性错误; W% I8 E# ~, M7 `+ g4 X6 _* l3 G0 |* Y
Family of distributions, 分布族& B b" G/ t3 P- h
Family of estimators, 估计量族. G, ?1 |: ?; M
Fanning, 扇面
) C+ ~7 j- V0 B# [" \4 V( t7 t0 SFatality rate, 病死率
+ V9 W; E8 c' T" z6 q4 }* A7 lField investigation, 现场调查
1 d' f6 h7 G1 x) b; `+ dField survey, 现场调查' }1 V4 }( \7 L! e0 [- y
Finite population, 有限总体( N( N' x' T& W( v4 `% J
Finite-sample, 有限样本* E. @7 w# K: D, D8 d, v* D
First derivative, 一阶导数
# Q+ ?' e( b3 v5 e' z# n+ IFirst principal component, 第一主成分, n: h2 W% q/ h g
First quartile, 第一四分位数8 }8 u+ Y8 i- S/ d \4 v
Fisher information, 费雪信息量2 v9 Y# B/ K) T) I! T
Fitted value, 拟合值
0 O2 m0 Q( n" tFitting a curve, 曲线拟合* m, D' z+ v: ~+ q; ~
Fixed base, 定基* E& {; X+ }5 [+ v
Fluctuation, 随机起伏, U' @1 b) `" R! O+ j
Forecast, 预测1 L w4 ]- d) D9 e$ J; d& q
Four fold table, 四格表
+ M) V o$ ?7 h( o( B0 |- VFourth, 四分点8 I( n8 V) ^+ [% I" m
Fraction blow, 左侧比率" _1 Z8 D4 e5 d6 C; V) ~5 T! T- a
Fractional error, 相对误差
B3 Z1 _6 W, V4 Z- }" Q7 w) {5 N7 sFrequency, 频率
7 {& t( L, F8 hFrequency polygon, 频数多边图/ t9 \ l8 B) S0 ~
Frontier point, 界限点
* S9 i3 i2 @- H" M7 Z, O' zFunction relationship, 泛函关系
# v8 d+ v+ Q- eGamma distribution, 伽玛分布- V# q. u7 B& `
Gauss increment, 高斯增量
; O/ t. I( s# |7 @8 U1 `6 GGaussian distribution, 高斯分布/正态分布: c, l8 ]0 y' i* ]- P
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
- Z3 y, A" u: I$ ?- {6 t% g+ ]General census, 全面普查
( N R* O' B$ z0 H2 N# NGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 - r3 d0 I% ` f& b
Geometric mean, 几何平均数& K! _$ n/ g( V% V& @6 C* b
Gini's mean difference, 基尼均差4 Q, `/ K3 o! C6 E. y$ e
GLM (General liner models), 一般线性模型
7 B) v. |: o% @8 kGoodness of fit, 拟和优度/配合度1 ^7 \+ q' {' H" e6 \) A
Gradient of determinant, 行列式的梯度
" i! f. y. e% ?$ u, Z8 W! c4 cGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
1 G8 N8 I" y4 p3 Z* w$ F. qGrand mean, 总均值! R! T+ r, _; o1 j
Gross errors, 重大错误
' G- a+ m# w% |8 \' SGross-error sensitivity, 大错敏感度* ~2 E. O3 h7 s2 A; |. g
Group averages, 分组平均
. B, ?, K7 I. `+ ]Grouped data, 分组资料
$ n, D& f) I4 S3 OGuessed mean, 假定平均数) q' `. ]# F5 T5 f* {
Half-life, 半衰期
2 N( s9 X$ H# J* l- BHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量+ Z, w' H/ v4 Z& f6 M
Happenstance, 偶然事件( I Q& C1 k w/ O9 }, k( h0 |
Harmonic mean, 调和均数
) l$ X4 c/ I3 Y; h$ f" B: ^Hazard function, 风险均数
+ p- u, Z! g0 `' RHazard rate, 风险率. s- ~6 \: N) _! }7 R4 Y) c# q/ ~
Heading, 标目 ! e' [/ Q L( t
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
4 t7 l+ [7 ?/ DHessian array, 海森立体阵
9 W: @8 T& T$ d; O! fHeterogeneity, 不同质
/ j5 A4 s2 g$ c! u$ |Heterogeneity of variance, 方差不齐
% t- f( m4 f z. LHierarchical classification, 组内分组' }6 I" E7 |+ p1 k' U
Hierarchical clustering method, 系统聚类法
# C" Z# W4 w0 b5 uHigh-leverage point, 高杠杆率点# [" i2 Q5 C$ |! j
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
; d) ~: V4 X$ |, p& T$ CHinge, 折叶点
/ w$ d" c% n/ N% b& f$ }Histogram, 直方图
4 q7 G# Y+ C6 s2 g$ O: \3 eHistorical cohort study, 历史性队列研究 # E- e- D/ @% u% C
Holes, 空洞
r- M: `0 M$ v n5 N. | RHOMALS, 多重响应分析
6 }4 H2 Z# ^5 ?! N! S, ]0 O* E4 xHomogeneity of variance, 方差齐性
X! ~' h7 }5 X% u, j x3 `1 H% VHomogeneity test, 齐性检验
5 F* @3 g4 v4 j, @Huber M-estimators, 休伯M估计量2 w$ y; B+ ~# m6 W8 q. r
Hyperbola, 双曲线
- p0 t3 x) m& E' C6 B( B5 t. kHypothesis testing, 假设检验 B; O( K2 l: j
Hypothetical universe, 假设总体# v4 Q6 M1 D. T0 d( p
Impossible event, 不可能事件
0 z m- u# L9 Z6 D5 EIndependence, 独立性; x( x. w" Y& K6 c8 \+ D5 S9 J! N
Independent variable, 自变量
& L1 } m/ A% s3 ~4 A( lIndex, 指标/指数) `5 @! S; {( ^9 x, n6 l# r `6 f" ^1 p
Indirect standardization, 间接标准化法
2 V G4 q. E4 E2 LIndividual, 个体9 y# n) f1 T3 x1 r
Inference band, 推断带. n) d$ B) [6 X' N
Infinite population, 无限总体8 @! q) B' [. I% c. p* D
Infinitely great, 无穷大7 c8 O4 a/ L8 o$ f) r
Infinitely small, 无穷小, [8 N) w+ g) e7 B
Influence curve, 影响曲线
1 [8 c T; z9 ]( Q. T7 u$ J* FInformation capacity, 信息容量/ _3 o A/ A* H
Initial condition, 初始条件
& g$ H+ L5 A" m# U2 ~9 t) q0 N$ vInitial estimate, 初始估计值
' \9 ` ~, ~' u) n, DInitial level, 最初水平
\' V2 X3 y, P8 D, Y' e6 M) sInteraction, 交互作用
; Y1 ?8 Z. r( q+ w% CInteraction terms, 交互作用项
1 X, J9 ]: q! D6 ~9 PIntercept, 截距
) z% D7 q, @$ oInterpolation, 内插法
! k2 [% k& X" K+ x6 F: g, EInterquartile range, 四分位距5 M' j1 K$ O5 o
Interval estimation, 区间估计; N _8 r& [+ O2 [$ f
Intervals of equal probability, 等概率区间* ? a( B' h) D3 f
Intrinsic curvature, 固有曲率
) H) ?. L' [0 S9 W; C9 KInvariance, 不变性
" h7 I9 x. }. A, n; ]- rInverse matrix, 逆矩阵
' w9 I8 R' X- m, aInverse probability, 逆概率
, ?+ N8 I! ?2 Q* ~4 }1 S, bInverse sine transformation, 反正弦变换9 \; w9 J% |6 z; z1 T1 y
Iteration, 迭代
5 ^; k* E H! s% sJacobian determinant, 雅可比行列式) A* g6 r. ?1 @. h7 p( P% ~( R! g
Joint distribution function, 分布函数
6 V$ x! G) r9 }7 d/ n2 N" @Joint probability, 联合概率
& D9 p L, d/ V: q, v- f. xJoint probability distribution, 联合概率分布1 }0 {- [7 m& s+ r1 b
K means method, 逐步聚类法
" V7 E9 d+ q6 m4 [+ QKaplan-Meier, 评估事件的时间长度 ( P5 u7 I6 k Q) t
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图, y4 t p+ `% b) s
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
- \+ h" v! x; ~0 l8 {Kinetic, 动力学
6 ` m# X! j; E2 q( |- UKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
7 @. r; |. K( O6 e* R3 [: TKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
% w0 a) J2 a$ ^- t( C, E: Z. dKurtosis, 峰度
( l9 p$ i- c- }) @1 L# uLack of fit, 失拟( T. k% Q5 D, Q, F
Ladder of powers, 幂阶梯
! K3 m' k) @& n* pLag, 滞后# p! `( z- N, \! _& r
Large sample, 大样本
9 k V% [: {+ s ILarge sample test, 大样本检验2 p( p: N0 L6 I1 |( _* w6 \; `5 l1 T
Latin square, 拉丁方
3 r2 Y# b# I9 B, |8 `, }" R% ZLatin square design, 拉丁方设计8 t r1 p6 G# D7 |) ]' k3 }# d4 g
Leakage, 泄漏
0 w7 Q$ m- E& B& f2 |6 w) ]" {Least favorable configuration, 最不利构形
2 R- z/ G& E! N" W/ A! PLeast favorable distribution, 最不利分布
; \0 d8 ], ~+ Y4 b jLeast significant difference, 最小显著差法; V% W) `8 o4 D/ s
Least square method, 最小二乘法( K1 K3 i# ?6 k
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
) M: ~0 G% Y, @: @7 mLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
& @, R0 |( Z$ t/ lLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
1 k# r: R7 R* ~$ }' vLegend, 图例
2 [ g" G3 Y$ oL-estimator, L估计量
0 J' k) c5 J& c! u% T6 wL-estimator of location, 位置L估计量$ u" _; `$ U' j' v/ O8 Q6 K* C
L-estimator of scale, 尺度L估计量
+ y, f( I) ^) l: S9 m2 YLevel, 水平
. r e7 \4 g+ OLife expectance, 预期期望寿命
0 ~6 T& l9 D9 m. E/ Y0 T# RLife table, 寿命表" X8 e) ^. G8 E4 [
Life table method, 生命表法: a& @* }3 E' d2 L" r! u( b
Light-tailed distribution, 轻尾分布
) y h6 j% D% j2 v1 O+ M: O yLikelihood function, 似然函数
0 k; W6 K e& h0 O' {0 J) Q0 ]Likelihood ratio, 似然比
- K# N2 C* P! uline graph, 线图
5 R4 n5 v& |" }Linear correlation, 直线相关
( p3 {( v4 m# c" e4 h% ]9 Q9 G3 ?Linear equation, 线性方程4 q+ F; K- S! P* _, t
Linear programming, 线性规划' X1 f- F5 w1 [0 p( a3 S2 g4 W3 `
Linear regression, 直线回归
/ m, K: K5 f' t2 a3 o/ vLinear Regression, 线性回归, S! i' _1 Z) C% A/ w) x
Linear trend, 线性趋势# X) c9 @9 t3 \/ @3 M; J( c
Loading, 载荷 2 T7 j( G4 @( ~; g6 n
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
9 [4 X/ n/ W0 S( c+ w. D" W/ lLocation equivariance, 位置同变性4 X! i2 X! ?# q
Location invariance, 位置不变性/ {( K1 i* T% u, R4 ]0 v
Location scale family, 位置尺度族
8 K/ w- R2 s1 OLog rank test, 时序检验
1 N+ X' x3 u# e# u- LLogarithmic curve, 对数曲线! x& E- E* ^* B7 ]- @! E8 [
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
+ c8 `# r2 j5 u9 \& N6 iLogarithmic scale, 对数尺度
- B7 W, X7 \6 O, |6 h; `Logarithmic transformation, 对数变换: X; d- L- @1 M/ o9 g1 q% }4 ?# e
Logic check, 逻辑检查1 b" \: u2 m0 E7 I: L4 ^
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
: q$ [7 z1 n; n! D4 RLogit transformation, Logit转换
9 H. z* Y5 Z6 w" ALOGLINEAR, 多维列联表通用模型 4 b$ P* {, r/ F/ O. H& s$ [( f2 E$ X
Lognormal distribution, 对数正态分布
- q$ |, u8 @( e# WLost function, 损失函数* v0 f( W% l4 o# d, d% D
Low correlation, 低度相关; k; H& R7 p" A1 }: _: t9 o
Lower limit, 下限0 ?; P% _; z+ w/ U5 i5 J
Lowest-attained variance, 最小可达方差4 o8 \. P6 ]! E5 H# N+ o
LSD, 最小显著差法的简称
& O( I4 w, Q; c, @ iLurking variable, 潜在变量# ]$ I! ?' L) r2 @7 z; a( M
Main effect, 主效应
( @( b8 G' f+ ?' N" `Major heading, 主辞标目
) @# s" [" |& R8 m( \9 kMarginal density function, 边缘密度函数; f7 s* [6 Z" c5 X8 S2 R; ^
Marginal probability, 边缘概率9 Y! ?3 U+ M# Q* c/ p3 ?: Z
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
$ Y: X4 @4 o4 q- W5 S% e- ]Matched data, 配对资料" A. X, | J( l
Matched distribution, 匹配过分布
) R! F& n- G/ ?- F% V; j: ^% U7 tMatching of distribution, 分布的匹配
5 z: M6 t! @# b9 |3 X' i# iMatching of transformation, 变换的匹配
& s9 i0 {# @" e& @Mathematical expectation, 数学期望9 S. y! u! n. n3 E7 ]* o: `
Mathematical model, 数学模型' S5 o0 ]& Z1 t: J
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
$ `: t$ h" A. J$ CMaximum likelihood method, 最大似然法
% f& {( _: p- ZMean, 均数3 x+ z6 W& I. |5 `! C0 Q
Mean squares between groups, 组间均方/ Q4 T2 `1 M! Q; Y/ Z. Y9 @
Mean squares within group, 组内均方. h h) o6 g$ T6 q1 a3 H0 L* W
Means (Compare means), 均值-均值比较: N# A2 S4 x3 G" q0 |! e) i, z
Median, 中位数
$ z9 S) H4 p' N, F& e3 ?Median effective dose, 半数效量" W0 h2 A( |; I4 _3 o
Median lethal dose, 半数致死量
# J5 @3 S4 E' H* S. e% R; h# d' eMedian polish, 中位数平滑, o% O/ ^8 F9 N' c8 \9 @; t( K
Median test, 中位数检验8 A* X7 F- i9 p9 a# Y- z) Q
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量* @* A3 K4 ^1 W: t# @+ {+ w' J+ U" x
Minimum distance estimation, 最小距离估计
4 V3 G/ i. q8 ]% B5 z3 [4 VMinimum effective dose, 最小有效量
/ A5 ?6 j- h& pMinimum lethal dose, 最小致死量& m0 l9 W* j h' G
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
) M; c, J `* p6 YMINITAB, 统计软件包- N6 }& j8 L3 b% v
Minor heading, 宾词标目
: F' \6 c- Q7 i7 W' hMissing data, 缺失值
5 S, N4 t' U$ x' S$ _$ O! y$ nModel specification, 模型的确定
9 k8 l9 K9 E% H1 c% A3 R4 v4 V uModeling Statistics , 模型统计$ k4 n' K# X, g& ^# B* W
Models for outliers, 离群值模型+ g/ A! L2 Q0 T- v
Modifying the model, 模型的修正) R9 r. }9 |' q8 p
Modulus of continuity, 连续性模0 `! h3 ]7 n# F5 R/ s1 q2 B- N; r7 R
Morbidity, 发病率
, b5 C) F4 k2 ~; G/ C9 n8 IMost favorable configuration, 最有利构形5 o& c: ~4 C" e \0 a/ w5 }
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
- f: u) @! R; p3 O3 B$ p1 ^Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
* x6 ^6 q8 j3 kMultiple comparison, 多重比较1 h, x4 T% I$ Y) q
Multiple correlation , 复相关$ b* }+ K+ T C( U9 `8 ?$ P" s6 i9 i
Multiple covariance, 多元协方差
& F" i! d# i) o2 e* Y$ n+ O4 f/ L0 QMultiple linear regression, 多元线性回归" C+ _+ Y* P& E5 U& ^+ l+ W
Multiple response , 多重选项' M, M2 U1 F3 ~
Multiple solutions, 多解
: v: S. F! W, Z6 l) _& ~- y8 MMultiplication theorem, 乘法定理
5 a8 j- F) p" bMultiresponse, 多元响应
$ h2 J3 Z' v2 l- `+ t+ y- a }Multi-stage sampling, 多阶段抽样1 e% A; B, s" T4 z/ O- q7 d
Multivariate T distribution, 多元T分布
# J( r: Q6 y6 \" A! oMutual exclusive, 互不相容; L7 _, c! P! d2 a0 r
Mutual independence, 互相独立 r" o5 ^' j4 n z; u) k
Natural boundary, 自然边界1 g. H; l1 T' r
Natural dead, 自然死亡1 {% d3 r( `- g- b9 j7 L3 Y# {1 f. s
Natural zero, 自然零+ V2 N& l: H! t; L9 J" D: s9 W9 B
Negative correlation, 负相关
$ B5 H' V0 W& ?+ rNegative linear correlation, 负线性相关3 r2 b0 T0 W- k$ s! D
Negatively skewed, 负偏
$ P( W8 f1 r& F: A1 M: ~) `Newman-Keuls method, q检验
& F2 K' Y. y( }6 u$ R6 VNK method, q检验: U1 ]0 v) `4 G# A" Y
No statistical significance, 无统计意义7 M4 q% |8 {) U$ o# N; C, ^; |' ]
Nominal variable, 名义变量9 \ Q* ?0 e' v' S( v4 Z
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
@6 U$ J' y2 Z9 w Q# WNonlinear regression, 非线性相关
, v r: b# o; v& @# g( v( `Nonparametric statistics, 非参数统计
6 g" ? H; a0 |( E- b$ lNonparametric test, 非参数检验9 q2 o$ m* Q" t7 X
Nonparametric tests, 非参数检验$ i# z/ }4 _- f; D4 x2 g, j& U
Normal deviate, 正态离差8 h% ~0 L; s, W) c
Normal distribution, 正态分布
0 |/ T+ }: {' l N- y$ zNormal equation, 正规方程组
7 Z; X/ R1 [8 F Q3 xNormal ranges, 正常范围
! G6 V# `, f$ [* o7 ZNormal value, 正常值# U+ q% P; U( A M( z0 p1 t
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数/ \9 _$ y/ n0 q4 F- s
Null hypothesis, 无效假设
$ `) O, W. a, n* O" f; bNumerical variable, 数值变量
. V* U; G* U8 AObjective function, 目标函数0 m K5 }! R$ a: _( G' I: F
Observation unit, 观察单位
' ]" ]3 e* z$ N, ]( @: H+ sObserved value, 观察值
. j" i: I1 h- S7 ~) cOne sided test, 单侧检验2 Q5 S8 X0 m% r3 ^9 n
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
& a0 W6 e+ W1 @3 l( v/ GOneway ANOVA , 单因素方差分析8 W. H$ I' c/ B, K I: W9 i. ?0 {
Open sequential trial, 开放型序贯设计
6 s: r9 ~- ]1 Z! Q1 N6 J( y6 UOptrim, 优切尾
- }5 \4 \4 Q& x3 w$ b. XOptrim efficiency, 优切尾效率# \* z" P- V( ]' i; r
Order statistics, 顺序统计量" Z6 {4 {, M; J+ n( Q( V1 v
Ordered categories, 有序分类5 m7 ^9 {" [1 R9 I; k
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归" j/ X4 e, E# n" x+ Z' E+ S
Ordinal variable, 有序变量
& P: ]; ^9 c% M/ l. e# {Orthogonal basis, 正交基
0 a5 t$ w) @0 U, v. j! E+ m0 G; UOrthogonal design, 正交试验设计" B9 C4 @" r6 ?2 U: M( f9 P
Orthogonality conditions, 正交条件: J' E% W# `- ?) I5 Z
ORTHOPLAN, 正交设计 . M" p+ `* |/ @, O7 F
Outlier cutoffs, 离群值截断点' p$ B1 \2 O/ I
Outliers, 极端值
* h4 y) g: x) ~* i% l, d$ LOVERALS , 多组变量的非线性正规相关 * K2 C, z I: X% T/ O/ T
Overshoot, 迭代过度
( [! u4 y0 O3 N9 I8 fPaired design, 配对设计& p- d$ B6 ]& v6 ?5 y* T: ^9 u% Y
Paired sample, 配对样本
% l7 {) S! u4 Y. h, g: oPairwise slopes, 成对斜率9 ]( |# u0 o7 v4 G
Parabola, 抛物线' b5 B) w. o5 K+ `, B/ g
Parallel tests, 平行试验4 |" X0 }5 r: N4 R4 ^0 f
Parameter, 参数
% q( y. G+ F# c0 O: ?$ u' C. {Parametric statistics, 参数统计% }* M, ^- y* v& G0 `
Parametric test, 参数检验6 L: ^8 N N. ~
Partial correlation, 偏相关* o% s& Z3 G- G+ X, S! i
Partial regression, 偏回归
+ |; S: s' p9 K2 k. U4 T6 P2 sPartial sorting, 偏排序
# K* h- e1 U5 O8 Y2 M" r u+ Q' X8 KPartials residuals, 偏残差/ A, S0 w" H; t2 i
Pattern, 模式1 O0 L5 r% ~& U
Pearson curves, 皮尔逊曲线
: j/ v, X2 n, XPeeling, 退层: C6 z7 g4 f4 Y* T; \
Percent bar graph, 百分条形图
2 v3 o* E0 \! y2 W% wPercentage, 百分比
# `- u' o$ g+ p. A6 w' Z& tPercentile, 百分位数1 q Z& n+ G, D2 a- |, ]
Percentile curves, 百分位曲线
3 y% s* t: J0 ]% u7 lPeriodicity, 周期性; X7 b+ ^" _4 }
Permutation, 排列
) {# ^2 o, U$ R. J8 b2 @( T) DP-estimator, P估计量
. h q/ R e8 z# q! T1 r: w3 J" ^Pie graph, 饼图
# X9 a5 c8 `: l- Z2 q4 V. jPitman estimator, 皮特曼估计量
. `9 M6 D7 k6 J7 _( {7 W6 rPivot, 枢轴量* q# C# h( G! t; e* _6 o- [
Planar, 平坦
7 |" E7 J, y! e7 \6 QPlanar assumption, 平面的假设
9 g: E/ ^1 A. |9 l5 V+ dPLANCARDS, 生成试验的计划卡
& Z: d& l, ]0 h4 CPoint estimation, 点估计2 Y! h, E/ m% T; Q6 e
Poisson distribution, 泊松分布* Z( E$ ?! y, f# d0 \0 a' x7 C
Polishing, 平滑
" v( v# o. S" a* Q) _Polled standard deviation, 合并标准差
# [2 z$ B8 Q# e; K* g* SPolled variance, 合并方差
% W, X* @5 Z$ I! j! F! A+ e7 dPolygon, 多边图8 E: i% _4 I( Y7 g8 {8 `- T
Polynomial, 多项式
! S N; r* X, [Polynomial curve, 多项式曲线6 L# Q) {" ?1 Q8 q# X! C. k
Population, 总体2 u/ _5 C9 K1 \* o
Population attributable risk, 人群归因危险度
E* h2 a3 y' w6 I2 {. I, ~/ {( HPositive correlation, 正相关0 P5 N$ u R; l0 e1 u8 N
Positively skewed, 正偏$ D) D$ H4 r4 n: e# e
Posterior distribution, 后验分布
3 ?6 X2 S2 e0 }- q$ D, [9 j2 HPower of a test, 检验效能# ?5 ?# z8 x, y' g
Precision, 精密度
4 u$ Q" H; r: T" ZPredicted value, 预测值: E. P; ^' r/ W4 v z
Preliminary analysis, 预备性分析8 M1 f1 l, \) C- }
Principal component analysis, 主成分分析
5 r0 m* W: N$ V, E b% A9 cPrior distribution, 先验分布
% o2 m8 g0 _! y* \. i( Y c- ^# ^Prior probability, 先验概率
R' {$ b& P9 F. L5 b1 j( cProbabilistic model, 概率模型9 l& w+ o6 s9 C
probability, 概率. Q# a: V9 @4 M! c
Probability density, 概率密度
3 \% d* M# L q1 Q: f, fProduct moment, 乘积矩/协方差* V( d, S. W* ?
Profile trace, 截面迹图
( f# O0 X/ Y2 j3 lProportion, 比/构成比$ `( J5 J& X1 t# f. U
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样: B5 u, L+ |- X8 h9 F( p- R: G- G
Proportionate, 成比例/ r. U$ ?' t* U, [0 _1 R
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量5 Z5 w2 u+ D% Z) r# {
Prospective study, 前瞻性调查1 N) [! [5 H9 l O1 t
Proximities, 亲近性 8 P9 g7 x0 w4 }
Pseudo F test, 近似F检验
, p0 x, g2 R. H* D O! WPseudo model, 近似模型
" Y( w! F2 t. b8 t' GPseudosigma, 伪标准差
! T5 A1 F: K% }Purposive sampling, 有目的抽样
( I z v' @- uQR decomposition, QR分解" `4 L6 u' v4 m* X" ]
Quadratic approximation, 二次近似
! |( k0 r i( |Qualitative classification, 属性分类1 B) B7 T) u I" R; b# w+ C; c8 _
Qualitative method, 定性方法3 V7 E! H7 G- P1 L+ S" m
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图$ h1 D6 o0 p7 k- x/ W$ Z) Q
Quantitative analysis, 定量分析
' Q& h/ B4 ?' g1 q0 c/ WQuartile, 四分位数
. s, y% ^8 Z" Z) IQuick Cluster, 快速聚类. U1 s7 ?3 T# j: ]
Radix sort, 基数排序
" ^2 Z0 s, d0 p+ D) iRandom allocation, 随机化分组
/ \ {2 O8 v9 sRandom blocks design, 随机区组设计) H" A) w8 b& c7 ~4 m4 \
Random event, 随机事件
2 A! o& R6 ^1 |* fRandomization, 随机化
; o2 J9 n* M. C: LRange, 极差/全距
6 e7 G' A9 q! E* mRank correlation, 等级相关
$ G5 Q$ @2 B9 n. cRank sum test, 秩和检验
% H ]5 f* h" _: ]0 n; XRank test, 秩检验* P k$ }8 ^/ E* m
Ranked data, 等级资料
; s" Q& E9 t- cRate, 比率1 _5 E$ o$ m) e ~" J* q2 A
Ratio, 比例: Q( h E, v/ [
Raw data, 原始资料
7 N0 o* q3 l# g& |9 ?7 Q) oRaw residual, 原始残差* S- d" _# Y* n! O) v
Rayleigh's test, 雷氏检验
8 T7 E w2 ]% ~Rayleigh's Z, 雷氏Z值 $ a6 ]" E) L! m
Reciprocal, 倒数
4 M" ]9 i( e9 ?: e9 N6 H, Z TReciprocal transformation, 倒数变换
; U( U7 @* q ~Recording, 记录
, X/ ~: v; {+ Q! K2 M- _Redescending estimators, 回降估计量" A8 m! a; l0 [ w
Reducing dimensions, 降维8 |+ Q1 S6 b0 t) Y
Re-expression, 重新表达, W* z; J) ~6 ~$ s% j% N4 R
Reference set, 标准组, x; I, w8 q! i: l
Region of acceptance, 接受域
& v2 y) a2 H! I( h1 I' C! yRegression coefficient, 回归系数
$ M3 m' I7 a" mRegression sum of square, 回归平方和
' t# H' B" d1 H" T. iRejection point, 拒绝点 C: c! o j; i" \ X3 d# U
Relative dispersion, 相对离散度
. S9 F b4 M, u+ Q. t/ {% |/ lRelative number, 相对数
; L$ g/ ^+ `" G( y6 _+ C& `Reliability, 可靠性
# ?* F* ~( [# l+ |3 p4 g q- M/ fReparametrization, 重新设置参数1 k3 d5 L( Y( P# [: o" A
Replication, 重复
) \8 t& ?* ?) S t* {' rReport Summaries, 报告摘要
& n# C: c4 l0 w$ |+ A8 LResidual sum of square, 剩余平方和; w# p6 a$ O# l/ o
Resistance, 耐抗性
( y: G& O F5 p* d% fResistant line, 耐抗线
( H5 E4 ^9 R* e ZResistant technique, 耐抗技术# L+ `% v8 e7 w( c$ x& r4 S
R-estimator of location, 位置R估计量
2 x$ O7 ]/ J' a9 lR-estimator of scale, 尺度R估计量
* T5 Z/ Y" x$ W/ F; QRetrospective study, 回顾性调查
5 Q9 k- t/ z$ i* u2 T( p! NRidge trace, 岭迹
" e+ W3 w- E3 W) C% {* b2 C7 I% jRidit analysis, Ridit分析
7 E5 ?( x0 Z7 `! N1 DRotation, 旋转
; ]/ _% a4 G3 d, S1 d$ s5 vRounding, 舍入5 t7 c3 ~* R: a% h- G5 R
Row, 行
/ k8 k* C9 j$ Y' Q* E$ l9 S2 eRow effects, 行效应) Q% u2 |# e6 J0 m+ t8 x+ H% K4 [; B
Row factor, 行因素
0 r/ n* L4 e6 Q/ z# ARXC table, RXC表
% S" S/ f! [" u* VSample, 样本2 h0 N4 P* q% s% L8 w
Sample regression coefficient, 样本回归系数
4 B, `5 }4 j. X8 W; e! o KSample size, 样本量' O$ }8 C% f! r' f
Sample standard deviation, 样本标准差4 y9 J8 h& ^# i
Sampling error, 抽样误差% X6 E( {8 q6 H) Z5 ]. H6 ?2 C
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
( M/ \" `5 O. {( H" @' z* w6 _Scale, 尺度/量表
/ p9 c X# I0 F5 `8 Q% Y |Scatter diagram, 散点图
$ }0 s/ A, _) g6 I9 k8 b3 KSchematic plot, 示意图/简图
! ~: [) }- Y* y, K, s6 @ g0 ]' P7 C/ u# IScore test, 计分检验
' `9 U# k- _# c# jScreening, 筛检# h; }6 d' Y) s" N2 T4 G' ]4 w
SEASON, 季节分析 + w- b: |& r. z. ^6 V$ ]: @
Second derivative, 二阶导数% H- P( Z4 U7 [$ S
Second principal component, 第二主成分* {( [) m5 Q' c& p& ~5 Z1 }/ s2 M
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
- V m u1 y* y% k9 ~# ]& O6 LSemi-logarithmic graph, 半对数图6 S) p6 T0 _& e1 `* K% m8 A
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
' O1 m' ~$ h3 \- USensitivity curve, 敏感度曲线* | B% k m Z8 D
Sequential analysis, 贯序分析- j. ~% [* h2 K
Sequential data set, 顺序数据集
, K8 q: G4 f( y6 rSequential design, 贯序设计8 v- n+ T, _3 \6 q
Sequential method, 贯序法) Q6 M/ Z+ t+ O) U
Sequential test, 贯序检验法
3 Q0 F: @! w* r5 d) Q& z+ mSerial tests, 系列试验
7 c$ [4 O. X3 bShort-cut method, 简捷法 ; F8 E" Q s9 y9 k+ Q
Sigmoid curve, S形曲线
* c. N1 l" Y; n( k# dSign function, 正负号函数
, q" l% Z8 b3 |4 J, T) ^8 [Sign test, 符号检验/ C! _; V6 g+ m7 K! z# t
Signed rank, 符号秩6 R) g5 ^% p( k* p( |+ O6 O$ Z/ q! j
Significance test, 显著性检验- l3 a; {# R* q9 d7 r
Significant figure, 有效数字' U g) k( l+ P# j
Simple cluster sampling, 简单整群抽样# S, F" y; y4 {) \
Simple correlation, 简单相关) F$ c5 G y9 R* l4 Q: x; `
Simple random sampling, 简单随机抽样, i, q" r% }6 A+ x) b" p
Simple regression, 简单回归) w. Z% N, m8 ^4 |8 s
simple table, 简单表
9 D8 h6 @6 X& v; R6 pSine estimator, 正弦估计量% u" V# i8 L9 x) s/ E) |
Single-valued estimate, 单值估计
; @* Z0 I+ |2 K% `5 F6 D- bSingular matrix, 奇异矩阵
& @( h( M# i: Z# Z' K! c3 n% _( mSkewed distribution, 偏斜分布) J9 M/ Y% Z% z1 O- N! X( b. H: E
Skewness, 偏度+ L! \& l$ p4 z! }5 E2 a
Slash distribution, 斜线分布4 l- Y# G2 P) j j7 y
Slope, 斜率. h1 C' U/ ?* y( Y- k7 f7 f/ q
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验" G2 i) ^ L/ ]9 w; g& d) _+ ]/ {
Source of variation, 变异来源* A: r$ ^* Y# ^9 L! c6 F
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
# H0 u5 O& A$ [1 h' Q5 GSpecific factor, 特殊因子
& G- f9 F. s8 N7 @8 l0 ]) }4 SSpecific factor variance, 特殊因子方差
' h+ W4 W7 X, S% M6 k/ h0 W4 eSpectra , 频谱
) n& M1 V- ^+ j; y8 d# o+ tSpherical distribution, 球型正态分布8 S' k% w+ d5 d+ o
Spread, 展布: M3 L! M: N/ D
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
4 A+ |' w& p' T+ |5 t2 ?) l0 Y: ]0 ASpurious correlation, 假性相关: }) Y+ v) F( N; P2 c5 H* j
Square root transformation, 平方根变换
/ R0 ^( }, \; f7 e0 `5 F& u; bStabilizing variance, 稳定方差" h- u. O8 L, L( @( w
Standard deviation, 标准差 q7 J- d1 w* v% C6 n) `% l
Standard error, 标准误
: M1 j. C% _) p. T* @Standard error of difference, 差别的标准误$ S/ |9 O& b. F5 C2 Q; D$ _
Standard error of estimate, 标准估计误差& q f; W( u4 a' p
Standard error of rate, 率的标准误
5 f9 h3 g: ?8 b& H" [5 ]1 oStandard normal distribution, 标准正态分布0 B) c4 c( A* c: q1 {
Standardization, 标准化
: E8 T: t) N1 b6 {Starting value, 起始值. j- q7 [5 |4 B; i
Statistic, 统计量9 l( s% F9 \) N% E: |1 N# Q
Statistical control, 统计控制
3 Y5 o: h3 a6 f$ N$ G% }# e) i( Y _Statistical graph, 统计图$ L& Z/ l# J0 d" b, a1 R8 X- q! e
Statistical inference, 统计推断( H0 T) K* Z5 d- F
Statistical table, 统计表
h6 c" e4 D8 d/ ]* i! R% x) E. PSteepest descent, 最速下降法7 ?6 z; |0 F6 b, W
Stem and leaf display, 茎叶图" V& F7 r/ x; r6 j- b$ G) u
Step factor, 步长因子
. i0 `% z7 M' E* aStepwise regression, 逐步回归
; M2 B# r6 k- _& \0 rStorage, 存+ Z. U. }+ s2 x$ N2 B6 z: A4 h
Strata, 层（复数）8 k1 l2 q# i- I
Stratified sampling, 分层抽样$ P" a# l' e G: a" a3 G) Y! G
Stratified sampling, 分层抽样
2 ^# p R' L& R! F- dStrength, 强度" {/ ^' D \/ a* \
Stringency, 严密性; R5 @2 Z: y" Q! g. Z V3 G
Structural relationship, 结构关系' y% @0 a: f: o1 w( v1 A$ g% b
Studentized residual, 学生化残差/t化残差3 ^2 O A9 W9 B% `9 X. a: b
Sub-class numbers, 次级组含量% Z! S* a/ x" E6 R6 F
Subdividing, 分割
) D. E" |) H0 T; k, ]4 b0 j9 jSufficient statistic, 充分统计量
- p S& V2 _, V4 v1 J& dSum of products, 积和
; V& x, S0 s/ O. ^: a+ ESum of squares, 离差平方和7 y5 R- I: a5 G
Sum of squares about regression, 回归平方和0 V+ _" }- F1 ]' E. U; k3 o
Sum of squares between groups, 组间平方和5 [+ N4 M2 s( O/ k2 B. O8 |. }5 Y
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和4 Z3 k3 D5 s0 x4 O" X3 T
Sure event, 必然事件, Q6 r! b; Q2 E3 J+ _: g- Y
Survey, 调查
. k' C1 D0 S) a7 d8 wSurvival, 生存分析
* q9 H( T# ? jSurvival rate, 生存率
0 @$ q" m; f1 Q, h" H1 k/ SSuspended root gram, 悬吊根图# w% u$ ^ H8 f: o/ U: T5 z3 h
Symmetry, 对称
6 i1 ^- i; l: O; G8 ^& ?Systematic error, 系统误差
$ k* k- R+ \8 {7 w' W8 j; e5 d% ESystematic sampling, 系统抽样* g7 l- A* s2 _" f$ `5 c9 [
Tags, 标签
* |6 F$ n5 ~; \5 KTail area, 尾部面积" S5 u8 S& J8 O- y# E
Tail length, 尾长
5 k, x; ]3 U7 Z+ ~Tail weight, 尾重
. y1 e/ H9 F* V) C2 O7 VTangent line, 切线% p+ t6 g/ C h P
Target distribution, 目标分布9 K9 n. [% i4 {) K0 b- B
Taylor series, 泰勒级数4 J: d7 t1 i7 r8 L
Tendency of dispersion, 离散趋势
0 P0 s7 g, m9 g2 n# l6 u: l& kTesting of hypotheses, 假设检验 w% ~" T7 B0 r$ |# u, w
Theoretical frequency, 理论频数
# y, s* T+ ~8 |" |Time series, 时间序列- u% W1 ]) {4 L8 [. E
Tolerance interval, 容忍区间
7 @8 J- J" X; V3 L! ~3 DTolerance lower limit, 容忍下限
. p, L8 X' t4 [! h) S# MTolerance upper limit, 容忍上限
) Y) m0 d" P5 [9 MTorsion, 扰率
) Q! i6 m7 s! n% qTotal sum of square, 总平方和
+ k% M! f$ `' B) rTotal variation, 总变异) b Z0 D6 i- P. f# [/ w
Transformation, 转换7 b2 u/ S; K( s
Treatment, 处理4 B) \1 `9 c. ]/ }
Trend, 趋势
# [& m( b' [) T) J- D1 ?5 {( q! ^. ATrend of percentage, 百分比趋势2 |" h0 l' X% q( C
Trial, 试验4 l9 I8 p0 f& O+ T+ N
Trial and error method, 试错法
# C% W; L8 U4 q$ [/ ITuning constant, 细调常数& R' ~$ p D" v! ?/ k
Two sided test, 双向检验 N) Y5 U8 O: n6 \2 \
Two-stage least squares, 二阶最小平方3 K! G' K* f& y4 R8 \6 Q
Two-stage sampling, 二阶段抽样7 V5 g. ^, w8 C# a
Two-tailed test, 双侧检验
; @: v4 J( M+ C" @5 bTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析- Q7 @+ b' K; Y7 o& y
Two-way table, 双向表* G) @8 v- m6 [2 N5 P
Type I error, 一类错误/α错误
& |% g% x0 Z" h- q4 ^$ d% E. x! CType II error, 二类错误/β错误
A( z# B, ~' @+ ?0 F- K: d* @UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
. p/ U: k, E4 |3 J# m9 ^( H2 d3 QUnbiased estimate, 无偏估计. D }/ [1 R/ g, h7 r0 X
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
# x. z7 y& Q, t, j3 XUnequal subclass number, 不等次级组含量
& o+ U5 \# j5 e( I' qUngrouped data, 不分组资料' p( X0 M" X. c- m0 X8 N
Uniform coordinate, 均匀坐标
; f0 U2 B P! ], yUniform distribution, 均匀分布 ?1 y4 I6 Q1 z* I1 A; y3 K( j
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计4 I* N6 h. z! f" p1 m0 }8 c
Unit, 单元
. @, |+ W( M1 Q$ | D8 ^Unordered categories, 无序分类 i5 j1 N% y7 @* }/ I
Upper limit, 上限8 _( C A6 Z' E1 J
Upward rank, 升秩
( H; w1 G' G7 p D9 E6 L8 TVague concept, 模糊概念& I5 j" G3 w+ I: }8 E, J) F
Validity, 有效性. [/ Z9 v t. R9 l' j8 |1 J
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计/ j( l; { ^7 O" T
Variability, 变异性* a ]+ I. T8 f
Variable, 变量; a b( H5 C* l* v
Variance, 方差
$ A& F" f& {5 R2 U4 gVariation, 变异
7 w& a) s& q2 g4 ?$ t0 DVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
8 x& `( a/ b2 {/ s& Z, GVolume of distribution, 容积
1 j; x7 A: y. {. p# WW test, W检验0 \7 Q) ?' G; D) X0 X
Weibull distribution, 威布尔分布
, R9 q- X" [0 |$ oWeight, 权数
4 W6 ]# i7 q! e; `9 ] yWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
& ^. _, h/ s3 f9 \2 M$ VWeighted linear regression method, 加权直线回归
) o+ X1 E a) @; \" wWeighted mean, 加权平均数
; `1 V& E1 H3 d- k& [Weighted mean square, 加权平均方差# n$ b! Z9 f8 z, w4 Y" [- L6 L
Weighted sum of square, 加权平方和' n0 y% \ }' q4 ?: i
Weighting coefficient, 权重系数
b5 G& g/ j8 ?* h3 E; k4 ?3 ~$ F3 sWeighting method, 加权法
; d; h: K, b- p$ Z [, Y5 J& k6 ]W-estimation, W估计量$ Z" N5 `( E+ ]9 R& l
W-estimation of location, 位置W估计量) P1 H6 y8 C" w, Y( U5 {, Z
Width, 宽度
$ Y4 R0 F9 a4 G1 uWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验% Y i% `0 P( D: F
Wild point, 野点/狂点
% s, \8 {- D/ W5 LWild value, 野值/狂值! W8 A/ Y' w# }+ m+ R1 L3 T
Winsorized mean, 缩尾均值
/ h9 d4 A' D* t2 Y0 `9 o$ BWithdraw, 失访 * G/ O2 ^( T p- ~" J$ x/ u/ e
Youden's index, 尤登指数5 ]9 _" B3 t+ g# @, N/ r# Q6 X) ?
Z test, Z检验
$ ^: A. u# E% c+ @9 B/ R% XZero correlation, 零相关; t3 M/ i, c6 H |3 h7 l$ a
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
